從20世紀(jì)90年代開(kāi)始，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和商業(yè)智能體系技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。商業(yè)智能體系和數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)，是數(shù)據(jù)庫(kù)在應(yīng)用方面的新技術(shù)，它可以幫助政府機(jī)構(gòu)和企業(yè)的各級(jí)各層領(lǐng)導(dǎo)和管理人員，這兩種技術(shù)將通過(guò)把業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)中積累的大量數(shù)據(jù)和信息加以整合分析，為管理層和決策層提供宏觀的、整體的信息和多種多樣的分析手段，以實(shí)現(xiàn)對(duì)企業(yè)的整體和部分面的監(jiān)控，甚至進(jìn)一步摸索出蘊(yùn)藏在數(shù)據(jù)和信息深層的規(guī)律和聯(lián)系，從而使他們轉(zhuǎn)化為具有商業(yè)價(jià)值的信息，為企業(yè)業(yè)務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展服務(wù)。
1 數(shù)據(jù)庫(kù)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)
在上個(gè)世紀(jì)90年代初，數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用的主流是聯(lián)機(jī)分析處理(On-Line Analytical Processing，OLAP)可是隨著管理需求和計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)的不斷進(jìn)步，企業(yè)家對(duì)聯(lián)機(jī)分析處理系統(tǒng)感到了困惑，他們發(fā)現(xiàn)單靠聯(lián)機(jī)分析處理系統(tǒng)已經(jīng)不能在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)優(yōu)勢(shì)；因?yàn)樗麄冞@時(shí)不但需要對(duì)自身業(yè)務(wù)的運(yùn)作進(jìn)行分析而且要對(duì)整個(gè)市場(chǎng)相關(guān)行業(yè)動(dòng)態(tài)進(jìn)行分析，這時(shí)他們希望系統(tǒng)給他們做出有利的決策提供幫助。就拿銀行的儲(chǔ)蓄業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，各家銀行都擁有了各自聯(lián)網(wǎng)的儲(chǔ)蓄系統(tǒng)，哪家想要在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中取得的優(yōu)勢(shì)，哪家就必須在決策做出努力，比如說(shuō)在存取款業(yè)務(wù)密集地區(qū)增設(shè)自動(dòng)存取機(jī)網(wǎng)點(diǎn)、在不同的地區(qū)和范圍推出不同的儲(chǔ)蓄服務(wù)計(jì)劃。這些新的決策需要在對(duì)大量的歷史業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析基礎(chǔ)上才能得到，而這些基于業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)決策的分析，我們把它稱之為聯(lián)機(jī)分析處理。傳統(tǒng)聯(lián)機(jī)事務(wù)處理強(qiáng)調(diào)的是向數(shù)據(jù)庫(kù)中裝載新的信息，現(xiàn)在的聯(lián)機(jī)分析處理是要從數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取并利用信息。因此，著名的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)專家Ralph Kimball寫(xiě)道：“我們花了20多年的時(shí)間將數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)庫(kù)，如今是該將它們拿出來(lái)的時(shí)候了。”總的來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不僅僅是一個(gè)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的信息庫(kù)而且還是一個(gè)“在大型數(shù)據(jù)管理信息系統(tǒng)基礎(chǔ)上存儲(chǔ)了從企業(yè)所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取的綜合數(shù)據(jù)、并能利用這些綜合數(shù)據(jù)為用戶提供經(jīng)處理后的有用信息的應(yīng)用系統(tǒng)”。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的要求與重點(diǎn)是準(zhǔn)確、快速、安全、可靠地將數(shù)據(jù)存進(jìn)數(shù)據(jù)庫(kù)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的要求與重點(diǎn)就是能夠準(zhǔn)確、快速、安全、可靠地從數(shù)據(jù)庫(kù)中取出數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)加工轉(zhuǎn)換后，再供管理人員根據(jù)信息規(guī)律進(jìn)行分析使用。
2 商業(yè)智能的概念
商業(yè)智能，又稱商務(wù)智能，英文為Business Intelligence，簡(jiǎn)寫(xiě)為BI。1996年最早由加特納集團(tuán)(Gartner Group)提出，加特納集團(tuán)將商業(yè)智能定義為：商業(yè)智能描述了一系列的概念和方法，通過(guò)應(yīng)用基于事實(shí)的支持系統(tǒng)來(lái)輔助商業(yè)決策的制定。商業(yè)智能技術(shù)提供使企業(yè)迅速分析數(shù)據(jù)的技術(shù)和方法，包括收集、管理和分析數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有用的信息，然后分發(fā)到企業(yè)各處。加特納集團(tuán)曾大膽預(yù)測(cè)說(shuō)，到21世紀(jì)，信息民主化將在一些具有前瞻性思維的企業(yè)中出現(xiàn)。這些企業(yè)將借助商業(yè)智能系統(tǒng)使得各級(jí)各類的與企業(yè)業(yè)務(wù)有關(guān)的所有人員都能夠有效地運(yùn)用信息。商業(yè)智能所涉及的技術(shù)與應(yīng)用，起初被稱為EIS即領(lǐng)導(dǎo)信息系統(tǒng)，在演進(jìn)化成商業(yè)智能之前也被稱為DSS即決策支持系統(tǒng)，因此，從技術(shù)層面上講，商業(yè)智能或數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)也并不是什么新技術(shù)，它只是把企業(yè)中現(xiàn)有的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，幫助企業(yè)做出明智的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策的工具。這里所談的數(shù)據(jù)包括來(lái)自企業(yè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的訂單、庫(kù)存、交易賬目、客戶和供應(yīng)商等來(lái)自企業(yè)所處行業(yè)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)據(jù)以及來(lái)自企業(yè)所處的其他外部環(huán)境中的各種數(shù)據(jù)。而商業(yè)智能能夠輔助的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)決策，既可以是操作層的，也可以是戰(zhàn)術(shù)層和戰(zhàn)略層的決策。為了將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)，需要利用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理(OLAP)工具和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。商業(yè)智能的核心內(nèi)容是從企業(yè)不同的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)的許多數(shù)據(jù)中，提取出有用的數(shù)據(jù)信息，并對(duì)這些信息進(jìn)行清理從而保證數(shù)據(jù)的正確性；然后經(jīng)過(guò)ETL(Extraction、Transformation、Load)把數(shù)據(jù)整合到企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里，從中得到企業(yè)信息的全局視圖；在此基礎(chǔ)上利用合適工具對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)里的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，形成新的信息，或者把信息進(jìn)一步提煉成輔助決策的知識(shí)，最后再把知識(shí)遞交給管理者，從而為管理者制定決策提供支持。
3 商業(yè)智能的意義
人們是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)(事物)間的聯(lián)系，分析信息背后所隱藏的規(guī)律或事實(shí)的，并在對(duì)事實(shí)了解的基礎(chǔ)上才能做出更好的應(yīng)對(duì)決策。在過(guò)去的業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)下，業(yè)務(wù)人員要獲取計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，往往足只能通過(guò)計(jì)算機(jī)專業(yè)人員給他們編制的報(bào)表程序來(lái)實(shí)現(xiàn)。報(bào)表作為一種數(shù)據(jù)表現(xiàn)方式，只是描述了整個(gè)事實(shí)的一個(gè)側(cè)面，如果決策人員需要從數(shù)據(jù)中了解事實(shí)全貌而為決策做準(zhǔn)備的時(shí)候，必須首先在頭腦內(nèi)對(duì)各種繁多報(bào)表里數(shù)據(jù)做整理，可是這種工作會(huì)隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增加而繁重，就會(huì)出現(xiàn)用惑和“瓶頸”，顯得力不從心。商業(yè)智能的數(shù)據(jù)整合工作能使決策人員從繁重的數(shù)據(jù)整合工作中解放出來(lái)，高效地從各個(gè)側(cè)面搞懂?dāng)?shù)據(jù)，從而騰出時(shí)間和精力去深入研究問(wèn)題的本質(zhì)，這樣既能提高決策效率，也能使決策人員更深入地洞察市場(chǎng)。從對(duì)傳統(tǒng)決策過(guò)程例子的分析，以及在商業(yè)智能環(huán)境下決策模式的比較，就可以說(shuō)明問(wèn)題了。運(yùn)用商業(yè)智能，可以保證決策者在做決策時(shí)及時(shí)對(duì)信息訪問(wèn)的需要。這樣，只要不是在短時(shí)間內(nèi)要求極高的信息(數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)數(shù)據(jù)更新周期內(nèi)產(chǎn)生的)，決策者獲得的這些信息就再也不需要依賴于傳統(tǒng)信息交換流程中的紙質(zhì)報(bào)表和手工數(shù)據(jù)匯總的、這些落后耗時(shí)費(fèi)力的信息傳遞方式了，他們能在很短時(shí)間內(nèi)通過(guò)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)找到他們所需要的所有信息。他通過(guò)非常簡(jiǎn)單的方式訪問(wèn)企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，就能夠可以訪問(wèn)到他在決策過(guò)程中需要的所有信息，并且這些信息的訪問(wèn)界面是根據(jù)企業(yè)決策者的需要訂做的。
4 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)
數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)與商業(yè)智能的體系結(jié)構(gòu)，整個(gè)體系一般被劃分為4大的層面，7個(gè)環(huán)節(jié)。從數(shù)據(jù)源經(jīng)過(guò)ETL過(guò)程加載到中央數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，再?gòu)臄?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)經(jīng)過(guò)分類存放到DM數(shù)據(jù)集市，或者將數(shù)據(jù)集市、數(shù)據(jù)中心中的數(shù)據(jù)進(jìn)一步存放到MDD多維數(shù)據(jù)庫(kù)中，這些都是屬于數(shù)據(jù)組織的問(wèn)題，從中間層到終端或從多維數(shù)據(jù)庫(kù)到終端可將其劃歸屬為前端應(yīng)用實(shí)現(xiàn)問(wèn)題。1)數(shù)據(jù)源。2)數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和裝載。3)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。4)數(shù)據(jù)集市。5)前端應(yīng)用。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的前端應(yīng)用是建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的目的，沒(méi)有前端應(yīng)用，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)就失去了意義。另一方面，由于最終用戶的要求多種多樣，不可能用同一個(gè)界面滿足所有用戶的信息查詢要求，必須根據(jù)用戶的不同特點(diǎn)提供不同的界面。用戶對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的訪問(wèn)方式包括：報(bào)表、連機(jī)分析處理(OLAP)、數(shù)據(jù)挖掘(DM，Data Mining)即席查詢等，以及領(lǐng)導(dǎo)信息系統(tǒng)(EIS)等。6)數(shù)據(jù)挖掘。7)信息門(mén)戶。
5 結(jié)語(yǔ)
信息化的高級(jí)階段應(yīng)該是準(zhǔn)確快速處理、查詢、分析數(shù)據(jù)的商業(yè)智能。當(dāng)前美國(guó)幾乎所有國(guó)家級(jí)政府部門(mén)、科研機(jī)構(gòu)都上了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)，而中國(guó)很多部門(mén)的普通業(yè)務(wù)系統(tǒng)還不夠完善，所以建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能信息系統(tǒng)是我們信息化未來(lái)發(fā)展的方向。
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本文標(biāo)題：從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)看商業(yè)智能BI的體系
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